Linia do grawerowania z zintegrowaną regeneracją elektrochemiczną służącą do odzyskiwania miedzi i ograniczania ilości osadu
##plugins.themes.bootstrap3.article.sidebar##
Numer Tom 16 Nr 3 (2026)
-
Podejście oparte na głębokim uczeniu do automatycznego wykrywania raka skóry z analizą porównawczą różnych wielkości partii w klasyfikacji obrazów dermatologicznych
Abini M.A.5-13
-
Modelowanie i zasady zarządzania produkcją pasz granulowanych mieszanych z wykorzystaniem systemów informacyjno-analitycznych
Mahil Mammadov, Tural14-22
-
Inteligentny system automatycznego sterowania oparty na technologii IoT do energetycznie efektywnego suszenia zboża
Ainur Rustemova, Maria Yukhymchuk, Vladyslav Lesko, Marat Orynbet, Yurii Ivanov23-30
-
Projekt i walidacja eksperymentalna inteligentnego systemu zarządzania zapasami w lodówce opartego na technologii IoT-RPA
Lyudmila Samchuk, Yuliia Povstiana, Nataliia Lishchyna, Mykyta Ponomarenko31-38
-
Inteligentny system monitorowania gleby na rzecz zrównoważonego rolnictwa z wykorzystaniem TinyML i sieci czujników bezprzewodowych o bardzo niskim zużyciu energii
Muhammad Ovais Akhter39-48
-
Modelowanie działania dynamicznego systemu zarządzania kolejkami w supermarketach
Larysa Gumeniuk, Volodymyr Lotysh, Pavlo Humeniuk49-58
-
Eksperymentalna walidacja metod kompensacji błędów żyroskopów światłowodowych w warunkach półnaturalnych
Nurzhigit Smailov, Ainur Kuttybayeva, Yerlan Tashtay, Zhandos Dosbayev, Aruzhan Nazarova, Beibarys Sekenov, Aida Serbayeva, Akezhan Sabibolda59-63
-
Symulacja pracy czterokanałowego przepływomierza ultradźwiękowego o identycznych trajektoriach sygnału w kanałach akustycznych
Yosyp Bilynsky, Andrii Stetsenko64-68
-
Linia do grawerowania z zintegrowaną regeneracją elektrochemiczną służącą do odzyskiwania miedzi i ograniczania ilości osadu
Anatoliy Nester, Vadim Romanuke, Tetiana Yakovyshyna69-76
-
Metoda identyfikacji operatorów HCI w oparciu o ich „portrety wieloczynnikowe” subiektywizacji postrzegania obiektu HCI
Andrii Pukach, Vasyl Teslyuk, Artem Kazarian77-87
-
Udoskonalanie systemów diagnostycznych do analizy i sterowania trybami pracy w sieciach elektroenergetycznych
Igor Khomenko, Ruslan Lozhkin, Andrii Shkrebela, Oleksandr Miroshnyk, Anatolii Sereda, Taras Shchur, Mariana Bohach88-94
-
Modułowa architektura monolityczna dla oprogramowania zarządzającego stacjami ładowania pojazdów elektrycznych o wysokiej dostępności
Volodymyr Horshkov, Nataliia Lishchyna, Andrii Yashchuk, Olena Surynovych, Valerii Lishchyna95-102
-
Badanie wielopoziomowego falownika opartego na tranzystorach IGBT do zasilania bezzałogowego statku powietrznego na uwięzi z telemetrycznym monitorowaniem parametrów mocy
Kyrmyzy Taissariyeva, Kuanysh Muslimov, Gulim Jobalayeva, Ingkar Issakozhayeva, Zhansaya Ayapbergen103-107
-
Dynamiczne omijanie przeszkód przez bezpilotowe statki powietrzne z wykorzystaniem sterowania opartego na logice rozmytej i sieci neuronowej
Anton Makohonov, Ivan Marynych108-113
-
Hybrydowa platforma symulacyjno-eksperymentalna do wykrywania usterek w czasie rzeczywistym w przetwornikach podwyższających napięcie w instalacjach fotowoltaicznych z wykorzystaniem logiki rozmytej i łączności LoRa
Oussama Sait, Mabrouk Khemliche, Samia Latreche, Sait Belkacem, Hamza Khemliche114-122
-
Porównanie algorytmów uczenia maszynowego do wysoko precyzyjnego prognozowania mocy elektrowni fotowoltaicznych na skalę przemysłową
Ahmed Saidi, Abdelghani Draoui, Touhami Abdelouahed123-128
-
Badanie dynamicznych zmian poziomu bezpieczeństwa systemu ochrony informacji
Olha Saliieva, Yurii Yaremchuk129-133
-
Nowy generator hiperchaotyczny: realizacja obwodu i analiza
Volodymyr Rusyn, Petro Kindrachuk, Bogdan Markovych134-138
-
Strategie zapewnienia funkcjonalnej stabilności złożonej sieci sensorowej na podstawie badan dynamiki zachowania równań ewolucyjnych
Valentyn Sobchuk, Yurii Kravchenko, Mykhaylo Sharapov, Oleksandr Laptiev, Andrii Sobchuk139-143
-
Opracowanie odpornej transmisji DVB-T2 OFDM: ocena BER i ograniczanie zakłóceń kanałowych dla niezawodnej transmisji wysokiej rozdzielczości
Olarewaju Peter Ayeoribe144-149
-
Wykrywanie anomalii sieciowych w czasie rzeczywistym w O-RAN z wykorzystaniem głębokiego uczenia się na dużych danych przesyłanych strumieniowo
Satya Sumanth Vanapalli, Rajesh Polepogu, Parish Venkata Kumar K, Vijayasankar Anumala, Vinodh Babu Panguluri, Lakshmi Narayana Jammula, Brahmaiah Madamanchi, Sravani Duvvu, Bhanusree Nanduri, Syam Sundar Musinala150-158
-
Techniczna analiza predykcyjna dużych zbiorów danych do planowania zasobów w oparciu o Apache Spark
Bakhshali Bakhtiyarov, Aynur Jabiyeva, Ulkar Musavi159-166
-
Konwersja modeli wokselowych na siatki poligonowe z zachowaniem integralności strukturalnej i możliwości edycji
Semen Duvanov, Iryna Baranowa167-172
-
Metoda Fuzzy Delphi do identyfikacji kluczowych parametrów w optymalizacji inteligentnych systemów sterowania w procesach rafinacji ropy naftowej
Kamala Aliyeva173-179
-
Metoda określania podstaw klasyfikacji danych jako informacji służbowych oraz stopnia ograniczenia dostępu "Do użytku służbowego"
Yurii Dreis, Oleh Harasymchuk180-183
-
Model i narzędzia do tworzenia i publikowania treści w oparciu o duże modele językowe
Artem Kazarian, Vasyl Teslyuk, Andrii Pukach184-190
-
Ocena użyteczności serwisów internetowych zawierających mapy interaktywne
Łukasz Sendecki, Sergiusz Skalski, Mariusz Dzieńkowski191-197
-
Model rozmyty do oceny poziomu kompetencji w zakresie bezpieczeństwa cyfrowego w populacjach o różnych profilach społecznych
Volodymyr Polishchuk, Vasyl Sehlianyk, Inna Polishchuk, Andrii Shafar198-203
-
Inteligentny moduł do oceny produktywności pracowników zdalnych w systemach monitorowania czasu pracy
Aigul Moldakalykova, Maria Yukhymchuk, Gulzhan Kashaganova, Vladyslav Lesko, Yurii Ivanov, Natalia Sachaniuk-Kavets’ka204-209
-
Hybrydowy model uczenia maszynowego do prognozowania i oceny rankingów uniwersytetów
Nurzhigit Smailov, Nursultan Kuldeyev, Akezhan Sabibolda, Raigul Ustemirova210-216
Archiwum
-
Tom 16 Nr 3
2026-09-30 30
-
Tom 16 Nr 2
2026-06-30 27
-
Tom 16 Nr 1
2026-03-30 27
-
Tom 15 Nr 4
2025-12-20 27
-
Tom 15 Nr 3
2025-09-30 24
-
Tom 15 Nr 2
2025-06-27 24
-
Tom 15 Nr 1
2025-03-31 26
-
Tom 14 Nr 4
2024-12-21 25
-
Tom 14 Nr 3
2024-09-30 24
-
Tom 14 Nr 2
2024-06-30 24
-
Tom 14 Nr 1
2024-03-31 23
-
Tom 13 Nr 4
2023-12-20 24
-
Tom 13 Nr 3
2023-09-30 25
-
Tom 13 Nr 2
2023-06-30 14
-
Tom 13 Nr 1
2023-03-31 12
-
Tom 12 Nr 4
2022-12-30 16
-
Tom 12 Nr 3
2022-09-30 15
-
Tom 12 Nr 2
2022-06-30 16
-
Tom 12 Nr 1
2022-03-31 9
##plugins.themes.bootstrap3.article.main##
Authors
Abstrakt
Zanieczyszczenie wód powierzchniowych i podziemnych metalami ciężkimi, w tym miedzią, stanowi obecnie globalny problem środowiskowy. Podwyższone stężenia metali ciężkich w ściekach oraz zanieczyszczenie gleb prowadzą do pogorszenia jakości wody wykorzystywanej do zaopatrzenia miast, osiedli wiejskich oraz obiektów przemysłowych. Odprowadzanie oraz magazynowanie na terenie zakładów zużytych roztworów trawiących powoduje zanieczyszczenie środowiska i wiąże się ze znacznymi kosztami ich neutralizacji, zarówno w samych przedsiębiorstwach, jak i w oczyszczalniach ścieków zlokalizowanych na obszarach przemysłowych. Opracowaliśmy technologię odzysku metali ciężkich (miedzi) oraz odpowiadającego jej ograniczenia akumulacji osadów na terenie zakładów produkujących płytki drukowane. Zaproponowana linia trawienia z wbudowaną regeneracją elektrochemiczną stanowi technologicznie i ekologicznie efektywną alternatywę dla konwencjonalnych systemów trawienia płytek drukowanych. Poprzez skierowanie wód płuczących oraz zużytych trawiaczy do zamkniętego obiegu jednostki regeneracyjnej proces eliminuje zrzut ścieków i znacząco ogranicza powstawanie niebezpiecznych osadów, minimalizując tym samym oddziaływanie na środowisko. Linia zapewnia stałą szybkość trawienia płytek drukowanych (substratów) w zakresie 35–38 µm/min. Odzyskana miedź może być kierowana do przetopienia i dalszego wykorzystania w zastosowaniach przemysłowych. Przy wydajności linii trawienia płytek drukowanych (substratów) wynoszącej 14 m²/h, jednostka regeneracyjna odzyskuje około 7 kg miedzi na godzinę pracy (średnio 11 856 kg rocznie), przy jednoczesnym praktycznym braku wytwarzania odpadów (osadów).
Słowa kluczowe:
Cele Zrównoważonego Rozwoju (SDG)
- Czysta woda i warunki sanitarne
- Innowacyjność, Przemysł, Infrastruktura
- Odpowiedzialna konsumpcja i produkcja
Bibliografia
References
[1] Alloway, B. J. (2013). Heavy metals in soils: Trace metals and metalloids in soils and their bioavailability (3rd ed.). Springer. https://doi.org/10.1007/978-94-007-4470-7 DOI: https://doi.org/10.1007/978-94-007-4470-7
[2] Bolto, B., Pawlowski, L., & Spon, F. N. (1987). Wastewater treatment by ion exchange. Chapman & Hall.
[3] Chen, C. (2004). Electrochemical technologies in wastewater treatment. Separation and Purification Technology, 38(1), 11–41. https://doi.org/10.1016/j.seppur.2003.10.006 DOI: https://doi.org/10.1016/j.seppur.2003.10.006
[4] Coombs, C. F., Jr., & Holden, H. T. (2016). Printed circuits handbook (7th ed.). McGraw-Hill. https://pdfcoffee.com/clyde-f-coombs-jr-happy-t-holden-printed-circuits-handbook-mcgraw-hill-education-2016-pdf-free.html
[5] Dini, J. W. (1993). Electrodeposition: The materials science of coatings and substrates. Noyes Publications. https://pdfcoffee.com/electrodeposition-the-materials-science-of-coatings-and-substrates-by-jwdini-pdf-free.html
[6] Fathy, A. T., Moneim, M. A., Ahmed, E. A., El-Ayaat, A. M., & Dardir, F. M. (2025). Effective removal of heavy metal ions (Pb, Cu, and Cd) from contaminated water by limestone mine wastes. Scientific Reports, 15(1), 1680. https://doi.org/10.1038/s41598-024-82861-2 DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-024-82861-2
[7] Fu, F., & Wang, Q. (2011). Removal of heavy metal ions from wastewaters: A review. Journal of Environmental Management, 92(3), 407–418. https://doi.org/10.1016/j.jenvman.2010.11.011 DOI: https://doi.org/10.1016/j.jenvman.2010.11.011
[8] Helfferich, F. (1995). Ion exchange. Dover Publications.
[9] Jinfei, M., & Xiong, Z. (2025). Sustainable metal recovery from electroplating sludge: Bridging technology and environmental regulation. Sustainability, 17(11), Article 4957. https://doi.org/10.3390/su17114957 DOI: https://doi.org/10.3390/su17114957
[10] Kuhn, A. T. (1971). Industrial electrochemical processes. Elsevier.
[11] Kurniawan, T. A., Chan, G. Y. S., Lo, W.-H., & Babel, S. (2006). Physico–chemical treatment techniques for wastewater laden with heavy metals. Chemical Engineering Journal, 118(1–2), 83–98. https://doi.org/10.1016/j.cej.2006.01.015 DOI: https://doi.org/10.1016/j.cej.2006.01.015
[12] Moneer, A. A., El-Shafei, A. A., Elewa, M. M., & Naim, M. M. (2016). Removal of copper from simulated wastewater by electrocoagulation/floatation technique. Desalination and Water Treatment, 57(48–49), 22824–22834. https://doi.org/10.1080/19443994.2015.1130917 DOI: https://doi.org/10.1080/19443994.2015.1130917
[13] Motlatle, M. A., Mogashane, T. M., Mashale, K., Mokoena, L., & Tshilongo, J. (2025). Applications of electrochemical techniques in the recovery of critical minerals. In Current research on mineralogy: Minerals characterization and their applications. IntechOpen. https://doi.org/10.5772/intechopen.1010135 DOI: https://doi.org/10.5772/intechopen.1010135
[14] Nester, A. A. (2016). Wastewater treatment of printed circuit board production [Monograph]. Khmelnytskyi National University.
[15] Nester, A., Petruk, R., Kalda, G., Pashechko, M., Yakovyshyna, T., Drobot, O., & Kirchuk, R. (2025). Investigating electrodes for the extraction and utilization of copper from spent etching solutions. Advances in Science and Technology Research Journal, 19, 366–374. https://doi.org/10.12913/22998624/202364 DOI: https://doi.org/10.12913/22998624/202364
[16] Patterson, J. W. (1985). Industrial wastewater treatment technology (2nd ed.). Butterworth-Heinemann.
[17] Pletcher, D., & Walsh, F. C. (1990). Industrial electrochemistry (2nd ed.). Springer Dordrecht. https://link.springer.com/book/9780412304101
[18] Romanuke, V. V. (2019). Ecological-economic balance in fining environmental pollution subjects by a dyadic 3-person game model. Applied Ecology and Environmental Research, 17(2), 1451–1474. https://doi.org/10.15666/aeer/1702_14511474 DOI: https://doi.org/10.15666/aeer/1702_14511474
[19] Schlesinger, M., & Paunovic, M. (2010). Modern electroplating (5th ed.). Wiley. https://content.e-bookshelf.de/media/reading/L-575981-3aa1bdd036.pdf
[20] Seabra d’A., F., de Carvalho, R. B., dos Santos, F. S., & de Souza, R. F. M. (2022). Economic analysis of a conceptual industrial route for printed circuit boards processing based on mass and energy balances. World, 3(3), 434–448. https://doi.org/10.3390/world3030023 DOI: https://doi.org/10.3390/world3030023
[21] Shah, M. P., Couto, S. R., & Kumar, V. (2021). New trends in removing heavy metals from industrial wastewater. Elsevier. https://doi.org/10.1016/C2019-0-04585-2 DOI: https://doi.org/10.1016/C2019-0-04585-2
[22] Szpyrkowicz, L., & Radaelli, M. (2006). Scale-up of an electrochemical reactor for treatment of industrial wastewater with an electrochemically generated redox mediator. Journal of Applied Electrochemistry, 36, 1151–1156. https://doi.org/10.1007/s10800-006-9202-3 DOI: https://doi.org/10.1007/s10800-006-9202-3
[23] Tytła, M., & Widziewicz-Rzońca, K. (2023). Ecological and human health risk assessment of heavy metals in sewage sludge produced in Silesian Voivodeship, Poland: A case study. Environmental Monitoring and Assessment, 195, Article 1373. https://doi.org/10.1007/s10661-023-11987-z DOI: https://doi.org/10.1007/s10661-023-11987-z
[24] Vigneswaran, S., & Sundaravadivel, M. (2004). Recycling and reuse of domestic wastewater. In S. Vigneswaran (Ed.), Wastewater recycle, reuse, and reclamation. EOLSS Publishers. http://www.eolss.net
[25] Vijayaraghavan, K., & Balasubramanian, R. (2015). Is biosorption suitable for decontamination of metal-bearing wastewaters? A critical review on the state-of-the-art of biosorption processes and future directions. Journal of Environmental Management, 160, 283–296. https://doi.org/10.1016/j.jenvman.2015.06.030 DOI: https://doi.org/10.1016/j.jenvman.2015.06.030
[26] Wang, H., Liu, X., & Zhang, Z. (2024). Approaches for electroplating sludge treatment and disposal technology: Reduction, pretreatment and reuse. Journal of Environmental Management, 349, Article 119535. https://doi.org/10.1016/j.jenvman.2023.119535 DOI: https://doi.org/10.1016/j.jenvman.2023.119535
##plugins.themes.bootstrap3.article.details##
Abstract views: 7
Downloads: 2

